發布時間：2020-10-19所屬分類：電工職稱論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：隨著計算機技術的快速發展，其技術應用在各大領域，而目前供電廠在電力試驗工作的管理方式上仍然很落后，日常的工作管理效率低，經常出現電力設備故障，以及不能夠保證電力系統穩定安全運行。電力試驗數據是作為對設備缺陷分析的寶貴財富，繼電保護試
摘要：隨著計算機技術的快速發展，其技術應用在各大領域，而目前供電廠在電力試驗工作的管理方式上仍然很落后，日常的工作管理效率低，經常出現電力設備故障，以及不能夠保證電力系統穩定安全運行。電力試驗數據是作為對設備缺陷分析的寶貴財富，繼電保護試驗和高壓試驗的數據不應該還停留在手工管理方式上，因為大量的紙質試驗記錄存在容易丟失、不易查詢和統計，而這些電力試驗資料的數字化已經成為企業可持續發展的一項重要研究內容。基于此，本文主要對電力試驗數據分析方法進行分析探討。
關鍵詞：電力試驗數據;分析方法
1、前言
試驗、在線監測、狀態評估、專題調研等活動屬于評估性行為的范疇，都經歷如下3個階段：收集數據、分析、決策。其中分析是對原始數據加工整理。
數據分析就是在對原始數據進行梳理匯編的基礎上，通過歸納演繹等思維方法，揭示數據背后所蘊含的趨勢，并據此提出相應的結論和建議。
原始數據通常都是紛繁復雜、真偽并存的。如何去偽存真，把握其中規律?數據分析的過程就是由具體到抽象，再到具體的過程。
(1)歸納與演繹是高度概括的思維方法，具有普遍性的哲學意義，樹立這種思維方法將有助于指導實際工作。
(2)分析方法正是歸納與演繹思維的具體體現。正如我們總結得知氣室壓力與環境溫度有關，這是歸納的過程。另一方面，利用這一規律評價某一次設備氣室壓力偏低的原因，是演繹的過程。
(3)任何的方法必須轉化為可交流溝通的圖表和文字。
(4)將抽象出來的方法應用于實際工作，是整個分析過程的最終目標。
2、分析方法
2.1確定分析的范疇
(1)首先需要確定對象集�？赏ㄟ^地域、時間段、設備類別等參數確定。其中設備類別的確定，相當于“鏡頭聚焦”，由遠及近，從大類別逐步定位于小類別，最后定位于需要分析的范圍。
(2)確定需要分析的對象屬性。屬性應為對象集的共有屬性。如：110kV油浸式變壓器有多項參數，每項參數都是從不同角度表達設備不同方面的性能。比如：油中水分(mg/L)、油中含氣量(體積百分數)、繞組直流電阻、繞組連同套管的絕緣電阻、吸收比等等。
2.2對比分析法
對比分析法是將2個或2組以上的數據進行比較，分析它們的差異性，從而揭示這些數據所代表的事物的發展變化和規律性。它的特點是可以直觀地看出變化或差距，并且可以準確、量化地表示出這種變化或差距是多少。對比的2組數據可以從多角度來劃分，由分析的目的決定。例如：投運時間、地域、廠家、產品所處的環境因素等。
2.3趨勢分析法
趨勢分析法是通過對某一個或幾個數據在一定階段的變化情況進行分析，從而發現該數據所代表事物的發展趨勢。趨勢分析法實際上是一種歷史研究的方法。趨勢分析法可用于對比同一設備同一參數在不同時間段的變化情況，對于分析絕緣油中微水含量、氣室壓力、絕緣老化等有非常好的效果。
2.4結構分析法
結構分析法是通過分析數據的構成情況，即分析構成某一數據的各子數據的情況和權重，該分析法有利于發現和把握事物的主要矛盾和矛盾的主要方面。示例：廣東電網公司技改項目預算準入優選模型。將“選擇列入技改項目的影響因素”列為安全生產(60分)、技術發展(20分)、經營效益(20分)，并給出不同的權重分值。安全生產又可細化為：緊急程度(30分)、缺陷程度(30分)，以此類推。
2.5綜合分析法
數據分析往往不是單一地使用一個數據分析方法。為了使數據分析更加透徹、深入，我們需要綜合分析法。綜合分析法就是將以上2種或2種以上的分析方法結合起來使用，從而多角度、多層次分析揭示數據的變化、趨勢和結構情況，以增加分析的深度。
2.6其他分析法
以上所述皆為常用的一維線性分析法，分析目標明確，應用簡便。在深入分析過程中，我們還可能需要對有物理意義的數據進行高度的數學抽象，運用數學工具進行數理統計，可能用到方差分析、曲線擬合、聚類分析、灰色關聯分析等數學工具。其中方差分析與曲線擬合最為常用。
(1)方差分析用于2個及2個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，所得數據呈現波動狀，造成波動的原因可分成2類：一是不可控的隨機因素，從而確定可控因素對研究結果影響力的大小。比如：某一參數，設備A與B如下：A：50，100，100，60，50，平均值=72B：73，70，75，72，70，平均值=72兩者平均值相同，但A不穩定，波動較大，其方差較大。方差表述了整個測試樣本對平均值的偏離程度。因此，分析試驗數據的時候，方差較小，說明該樣本受隨機因素影響較小，而有一測試值明顯偏離平均值，則有可能為試驗方法不當的錯誤數據。
(2)曲線擬合。已知平面上一些表示試驗數據的點，找一條滿足一定性質的曲線，使它與這些點最接近，這種找曲線的方法稱為曲線擬合。最小二乘法可以用來處理一組數據，可以從一組測定的數據中尋求變量之間的依賴關系。比如：設備的輸入量X與輸出量Y關系如下：
X：200，170，150
Y：100，80，70
擬合曲線為Y=aX+b，通過最小二乘法求出a、b值。得到X、Y的經驗公式。該為曲線擬合的其中一次簡單應用。
(3)聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類與分類的區別在于：分類是已明確劃分規則的情況下，將數據分成不同的類或簇。而聚類分析所要求的劃分規則是未知的�；疑P聯分析方法是根據因素之間發展趨勢的相似或相異程度，亦即“灰色關聯度”，作為衡量因素間關聯程度的一種方法。
3、結語
原始數據通常都是紛繁復雜、真偽并存的。數據分析的過程就是由具體到抽象，再到具體的過程，而且都是交替反復進行的。掌握正確的分析方法，使用高效的圖表表達，將會大大提高數據分析的效率。——論文作者：鄧妃 林肖肖
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